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Enregistrement W1977737670 · doi:10.1139/f08-121

Coupling stable isotopes with bioenergetics to evaluate sources of variation in organochlorine concentrations in Baltic salmon (Salmo salar)

2008· article· en· W1977737670 sur OpenAlexvenueno aff
Mikko Kiljunen, Heikki Peltonen, Roger I. Jones, Hannu Kiviranta, Pekka J. Vuorinen, Matti Verta, Juha Karjalainen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmoTrophic levelBioenergeticsPredationSalmonidaeFisheryBiologyIsotope analysisPersistent organic pollutantEcologyFish <Actinopterygii>Pollutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atlantic salmon ( Salmo salar ) collected from three locations around the northern Baltic Sea in 2003–2004 showed large spatial and individual variation in their organochlorines (OCs) (polychlorinated dibenzo-p-dioxins and furans and polychlorinated biphenyls). This variation could be explained only partly by their size or sea age. The variability arose from the differences in salmon diet, trophic position, and prey OC concentrations and lipid content. A salmon bioenergetics accumulation model was used to evaluate the contribution of salmon growth and their diet to the observed individual variation in OC content. Our model revealed that the contribution of three main prey species in the OC accumulation of salmon varied markedly between the study areas. Amount of lipids in salmon explained a large proportion of their OC concentration. However, trophic position of salmon calculated from the δ 15 N values explained almost 80% of the variation in lipid-normalized OC concentrations. In the Gulf of Finland, where OC concentrations of salmon were highest, their prey species had the highest OC concentrations and trophic positions. Higher OC concentrations in the Gulf of Finland might be related to elevated trophic positions caused by invasion of the predatory cladoceran Cercopagis pengoi in 1990.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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